{"id":60999,"date":"2025-10-15T10:24:34","date_gmt":"2025-10-15T16:24:34","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=60999"},"modified":"2025-10-15T10:37:27","modified_gmt":"2025-10-15T16:37:27","slug":"cientificos-desarrollan-una-herramienta-automatizada-para-detectar-efectos-adversos-en-redes-sociales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/noticias\/cientificos-desarrollan-una-herramienta-automatizada-para-detectar-efectos-adversos-en-redes-sociales\/","title":{"rendered":"Cient\u00edficos desarrollan una herramienta automatizada para detectar efectos adversos en redes sociales"},"content":{"rendered":"
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Investigadores desarrollan Waldo, un modelo de IA artificial capaz de identificar problemas de salud reportados en l\u00ednea sobre productos de cannabis y otros bienes de consumo<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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La detecci\u00f3n de eventos adversos relacionados con productos de salud o bienestar, como medicamentos, suplementos o derivados del cannabis, suele depender de reportes voluntarios a organismos reguladores, un proceso lento, costoso y limitado. Un nuevo estudio publicado en PLOS Digital Health<\/em><\/a> presenta Waldo<\/strong>, una herramienta de aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning<\/em> dise\u00f1ada para analizar textos no estructurados de redes sociales y detectar posibles efectos adversos de manera autom\u00e1tica y precisa. Seg\u00fan los autores, Waldo podr\u00eda ayudar a las agencias de salud p\u00fablica a responder m\u00e1s r\u00e1pido ante problemas emergentes y mejorar la protecci\u00f3n de los consumidores.<\/p>

El equipo de investigaci\u00f3n, llevado a cabo por investigadores de diversas universidades estadounidenses, desarroll\u00f3 y evalu\u00f3 a Waldo utilizando m\u00e1s de 10 \u00a0mil publicaciones de Reddit sobre productos derivados del cannabis (CDPs, en ingl\u00e9s), previamente revisadas por expertos humanos. De tres modelos de inteligencia artificial \u00a0(IA) probados, N-gramas, BERT y RoBERTa, el \u00faltimo demostr\u00f3 el mejor desempe\u00f1o, alcanzando una precisi\u00f3n del 99.7% y un F1-score de 0.95, lo que lo convirti\u00f3 en la base del sistema Waldo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Para evaluar su desempe\u00f1o, los investigadores compararon a Waldo con el chatbot ChatGPT en su versi\u00f3n gpt-3.5-turbo. Mientras que el chatbot obtuvo una precisi\u00f3n del 94.4%, Waldo fue 18 veces m\u00e1s preciso<\/strong> en la detecci\u00f3n de verdaderos efectos adversos y 13 veces m\u00e1s confiable<\/strong> en evitar falsos negativos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Al aplicar la herramienta a 437,132 publicaciones de 20 comunidades de Reddit relacionadas con el cannabis, Waldo identific\u00f3 28,832 posibles eventos adversos. Las comunidades con mayor n\u00famero de reportes fueron r\/Marijuana (12.7%), r\/weed (10.5%) y r\/AskTrees (10%). Entre los s\u00edntomas reportados se encontraban crisis de p\u00e1nico, insomnio, alucinaciones y efectos f\u00edsicos como irritaci\u00f3n o mareos tras el consumo de productos con THC o CBD.<\/p>

Adem\u00e1s de su precisi\u00f3n, Waldo se distingue por ser una plataforma abierta y gratuita<\/strong>, disponible en l\u00ednea para investigadores, autoridades sanitarias y profesionales de la salud. Los autores destacan que el sistema puede adaptarse para analizar otros productos de consumo sin supervisi\u00f3n regulatoria, como suplementos diet\u00e9ticos o cigarrillos electr\u00f3nicos.<\/p>

El estudio concluye que Waldo representa un avance significativo en la vigilancia de la seguridad de productos de salud mediante IA, adem\u00e1s, su capacidad para procesar miles de testimonios espont\u00e1neos en redes sociales abre camino hacia mejores sistemas de farmacovigilancia, facilitando la detecci\u00f3n temprana de riesgos que podr\u00edan pasar inadvertidos.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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PLOS<\/strong><\/p>

https:\/\/journals.plos.org\/digitalhealth\/article?id=10.1371\/journal.pdig.0001011<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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